吴冬连 葛新斌 党梦婕 李晓钰 庞才斯
由于对课堂教学现场的“还原”性、数据类型的易转换性和视频资料保存时间久等特点，视频分析法在教育领域中快速流行并延续至今。[1]早在1954年，斯坦福大学成立的行为科学高级研究中心就开始对人类日常互动行为进行视频采集和分析，使视频分析成为了一种日常化的研究方法。[2]20世纪90年代国际数学与科学趋势研究项目(The Trends in International Mathematics and Science Study，简称TMISS)[3]火热开展，该项目亦采用了录像研究的方法。在方法论的意义上，视频分析逐渐成为了质性研究方法中的一种，其研究取径包括文件阐释法、现象学方法、话语分析与沟通民族志等。[4]
我国课堂教学视频分析研究于2000年前后兴起。研究包括三种：
一是运用课堂视频案例促进教师专业学习，如李文昊等人设计了基于活动本体的课堂教学视频案例模型并进行试教，结果显示该模型有助于教师的专业发展[5];赵呈领等人设计了基于教学方法本体的视频案例模型用于师范生课堂，结果显示该模型亦有促进教师成长的作用[6]。二是对课堂互动编码体系的本土化研究，如顾小清对弗兰德师生言语互动分析量表(Flanders Interaction Analysis System,简称FIAS)进行改进与验证，目前该量表仍在广泛应用中[7]。三是课堂教学视频分析工具的设计与应用，如刘俊晓等人对视频分析与检索技术进行了探讨与试用[8]，张志祯等人设计开发了课堂教学视频分析工具[9]。
我国课堂教学视频分析受到的关注越来越多，研究趋于丰富与多元，但课堂教学视频分析有哪些研究主题、分析工具与技术以及研究方法论取向等问题还未有系统的梳理与总结。基于此，本研究试图对国内课堂教学视频分析的相关实证研究进行整合分析，以了解该领域的研究情境、研究主题与方法论建构等内容，希冀为国内课堂视频分析研究提供参考。
(一) 研究问题
为了解国内课堂教学视频分析的实证研究现状，本研究对中国知网、万方数据和维普三个数据库中公开发表的核心期刊文献进行统计分析，致力于回答以下五个问题：
(1)该领域的研究情境呈现了哪些特征(研究趋势、研究对象)？(2)该领域的研究方法有哪些？(3)该领域的课堂教学视频分析的工具与技术有哪些？(4)该领域的方法论视角有哪些？(5)该领域的研究主题有哪些？
(二) 研究方法
本研究采用系统性文献综述(Systematic Review Methodology)的研究方法。该方法是指研究者在不同数据库中运用多种检索与分析技术获取文献，并全面梳理某一领域的研究现状，对原始研究结果进行客观评价和系统整合的一种标准化研究方法。[10][11]
(三) 研究步骤
本研究严格遵循系统性文献综述的研究步骤来确定样本文献，筛选与检索流程如图1所示，具体步骤如下：
步骤1：
以“课堂教学视频分析”为主题进行预检索，经过多次检验，最终确定检索词集为“课堂教学视频分析、教学视频分析、课堂视频分析、教学录像分析、课堂录像分析、课堂视频、教学视频”。各检索词间使用“OR”布尔运算符，最终获得4277篇文献(检索截止日期为2020年11月30日)，删除重复文献后得到3769篇文献。
步骤2：
根据研究需要设定纳入与排除标准(见表1)，对文献进行初步筛选，阅读文献题目、摘要并粗读全文，确定409篇文章进入下一阶段。
表1 文献纳入与排除标准
步骤3：
研究者对409篇文章进行全文阅读，并继续根据文献纳入与排除标准进行深度复筛，最终确定143篇进入下一阶段。
图1 本研究文献筛选流程图
步骤4：
研究者对143篇文献进行向前检索和向后检索，共搜集到20篇相关文献，确定最终纳入文献163篇。
(四) 研究编码分析方法及信度检验
本文建立了包括研究学科背景、研究学段、研究分析工具与技术等方面的编码分析体系(见表2)。在信度检验中，参与本研究的4名研究者分别组成两个独立小组，各小组分别选取16篇相同文献进行背对背编码，随后进行编码比较，以检查评分者间信度(Inter-rater Reliability，简称IRR)。第一阶段各组的IRR别为67%和63%，随后各编码员审查和讨论彼此编码，达成一致后再次随机选择16篇文献进行新一轮编码，直到IRR达到85%。最后研究者们进行讨论，形成最终的编码分析框架，并完成全部文献的编码。
表2 课堂视频分析实证研究内容分析编码体系
在结果分析阶段，研究者按照上述编码维度对课堂教学视频分析的研究现状与特点进行阐述。
(一) 研究趋势
我国课堂教学视频分析实证研究近十年的发展趋势如图2所示，总体呈现波动状趋势，平均每年有14篇的发文量，2019年发文量最多，表明研究者们对该话题的关注度不减。2020年发文量下降的原因可能是由2020年11月结束文献搜索造成的，而并非研究趋势的改变。
图2 不同年度的课堂教学视频分析实证研究发表数量
(二) 研究情境
为进一步探究课堂视频分析实证研究的情境特点，选取研究学科、研究学段、研究课例数量(节数)指标进行分析。
1. 研究学段
从研究的学段来看，我国课堂教学视频研究的学段分布较广，小学、初中、高中以及高等教育阶段均有涉及。除未报告具体学段的研究(N=15，9.20%)外，其中研究最多的是初中阶段(N=47，28.84%)，其次是小学阶段(N=32，19.63%)，再者为高等教育阶段(N=23，14.11%)、高中阶段(N=22，13.50%)和跨学段(N=20，12.27%)，最后是学前教育阶段(N=4，2.45%)。今后可加强对学前教育阶段或跨学段的研究。
2. 研究学科
我国课堂视频分析的学科分布较广，以数学、化学、英语和跨学科为主。除未注明具体学科的研究(N=25，15.34%)外，数学最多(N=49，30.06%)，表明课堂视频分析对数学学科的青睐。依次是化学(N=19，11.66%)、英语(N=15，9.20%)、跨学科(N=13，7.98%)和语文(N=12，7.36%)，其余30篇分布在其他10个不同的学科中。
3. 研究课例节数
对159项明确提及研究课例数量的研究进行统计分析发现，有134项研究的课例数为30节以下，占总文献的84.28%，其中采用1—3节课的研究为62项，占该区间文献的46.27%，表明课堂教学视频分析多以单案例的研究为主。研究的课例数在31—60节、61—100节的研究分别有9项和5项，数量相对较少，分别占总文献的5.66%和3.14%。此外，有11项研究使用了100个以上的课例，其数据来源为网络大型数据库资源，如国家教育资源公共服务平台的“一师一优课、一课一名师”、全国信息化课堂教学大赛的录像课，呈现出大数据的优势。
总之，我国课堂视频分析实证研究的学段和学科分布较为广泛，涉及多个学段与学科，但研究所用课例呈现出少次、少节的特点。未来应考虑转向长时间、多案例的研究，通过持续追踪和对比测量提升研究可信度，也可利用大数据资源，突破人工录像的局限。
(三) 研究方法
为呈现课堂视频分析实证研究的开展过程，以下从研究数据收集方法和数据分析方法两方面进行叙述。
1. 数据收集方法
对各文献的数据收集方法统计可知，课堂教学视频的研究以单一视频为主。其中，共有146项研究只采用了视频，占总文献的89.57%;9项研究采用了视频、问卷调查和访谈相结合的收集方法，6项研究采用了视频和问卷，2项研究采用了视频与访谈，分别占总文献的5.52%、3.68%和1.23%。因此，为提升研究结果的信效度，获得更严谨的研究结论，后续研究可采用多样化、多源化的数据收集方法，以消解只呈现单一视频的不足。
2. 数据分析方法
对研究数据的分析方法进行统计，结果详见表3。总体上以量化分析为主(N=84，51.53%)，其中有52篇以简单描述性量化分析为主，即报告数据的频次、均值、百分比等数值;另有32篇文章在量化描述基础上进行单因素分析、方差分析与回归分析等。其次是量化分析和质性分析相结合的研究(N=55，33.74%)，以量化描述性统计为主，并辅以质性资料的分析。最后为采用质性分析的研究(N=24，14.73%)，数量相对较少。
表3 课堂教学视频分析研究的数据分析方式
总体而言，课堂教学视频分析的数据收集以单次、小样本的视频为主;数据分析侧重于简单描述性量化分析，未来研究中应向多元化数据收集与混合分析的方向发展。
(四) 研究分析工具与技术类型
课堂视频分析使用的工具与技术是课堂教学研究的基础。本研究借鉴了丁斯莫尔(Dinsmore)深度学习测量体系的三个测量类型“依据编码标准、依据特定条件和生理反应”[12]进行统计，结果如表4所示。除未清晰说明分析工具与技术的文献外，依据特定条件进行测量分析的研究最多(N=71，43.56%)，即研究者们通过改编原有量表或自主设计新量表开展分析，如教师教学活动编码表、教师提问角色方式编码表[13]和教师专业知识分类编码表等。此类量表与其研究目的紧密结合，但可能存在同一研究主题的量表姿态各异，研究结果不易与同类研究进行比较的问题。
依据编码标准进行测量分析的研究(N=63，38.65%)排在第二位。该类研究以传统的FIAS、S-T(Student-Teacher)行为分析法和TIMSS录像分析法为
表4 课堂教学视频分析的工具与技术类型
基础。研究可分为三个层次：
第一层次为对原有FIAS进行细分，如顾小清提出了基于信息技术的互动分析编码系统(ITIAS)[14]，方海光针对数字化课堂教学环境提出改进型弗兰德斯互动分析系统(iFIAS)[15]。第二层次为对该类编码体系改编后的实际应用，如陈凯[16]和蒋毅等人[17]基于FIAS探究课堂的师生互动情况。第三层次是在计算机技术背景下的编码分析，如周鹏霄等人基于S-T分析法，从人脸检测、主体动作幅度方面获取课堂教学主体行为的数据，实现了对教学视频S-T行为的智能化识别[18];孙众[19]和刘清堂[20]在人工智能背景下对改进型课堂教学行为进行分析，并提出后续课堂教学分析的新框架。
最后是采用生理反应进行测量分析的研究(N=2，1.22%)，数量较少。随着新技术的发展，出现了融入眼动、心率、脑电波以及面部表情等生理反应数据的研究，如章九民使用眼动追踪技术探索教师不同引导行为对学生学习状态的影响，结果表明教师的手势引导显著提升学习者的信息搜索效率[21];徐家臻等人利用计算机视觉技术和机器学习技术对学生课堂行为进行学生人体骨架信息的自动识别、采集标注及提取，结果表明该技术提取的学生课堂行为具有较高精准度。[22]
(五) 研究方法论视角
受到许多方法论取向的滋养，课堂视频分析的研究日趋丰富，从“语言中心”转向“身体中心”“图像中心”的过程中逐渐突破了课堂研究的方法论边界[23]。在样本文献中，明确提及研究方法论视角的文献共有8篇，占总文献的4.91%(即上一小节视频分析工具与技术的其他测量类型)。方法论视角包括了现象学、民族志、图像志等，其中各视角下的研究方法包括现象学分析法、文件阐释法、情境分析等方法[24]。此外，也有将视频分析作为方法论的研究，即将视频分析作为新兴的研究解读视角，此类研究拓展了视频分析的认识层次，超越了视频作为操作性工具取向的局限[25]。
现象学作为一种经验哲学，将经验置于时间、身体和生活世界的过程中，其方法论包括描述、还原和变异性等操作。[26]现象学取向的视频分析遵循现象学方法论的基本操作，不局限于课堂语言层面的互动过程和课堂意义的重构过程，也不旨在重构超个体的、普遍的教学秩序结构。[27]相反，它强调课堂互动过程中的身体、情境和物质，强调从不同维度观察、描述和把握教学过程中的个体性、主体以及交互主体的经验，由此，尽可能地接近课堂主体的经验本身[28]。如肖思汉关注到了课堂中人的身体与周围的互动[29]，布因克曼(M. Brinkmann)和勒德尔(S.S. Rödel)探究了课堂中教师指示、师生注意与交互关注的问题，发现了关于教育性指示的初步类型。[30]
“民族志”从广义的社会与文化层面关注和解释互动，“图像民族志”则是民族志与视频图像分析的交叉融合，即运用民族志方法，记录、描述与阐释视频图像中的主体行为与文化的关系[31]，如孙丽丽运用文献阐释法对师生模仿行为进行分析，呈现了课堂模仿的层级和类别[32]。在视频分析作为方法论的研究中，李政涛[33]和李栋[34]从教育视频图像分析的性质和价值问题出发，论述了教育视频图像分析的方法论建构和图像学对课堂教学研究的阐述机制;屈博和孙丽丽则详细论述了视频图像分析的本体价值及图像民族志的阐释过程，并采用文件阐述法对课堂互动进行了研究[35]。
总之，此类文献尝试跳出以课堂语言为中心的量化研究与分析模式，采用质性化的数据处理步骤，探究语言和非语言的课堂互动情境，有助于研究者和读者深入理解课堂情境。更重要的是，视频图像研究的方法论转向可能使视频分析从“工具取向”转向“理论取向”，从而走向新理论。
(六) 研究主题
对文献进行统计发现，国内课堂教学视频的分析涉及教学系统的教学要素、教学结构、教学关系以及教师教育四个一级主题，结果如表5所示。文献多集中于教学要素的分析(N=84, 51.53%)，其中以教学手段的分析为主;其次是教学关系(N=43, 26.38%)和教学结构的探究(N=31, 19.02%)，说明了研究者们对课堂教学系统进行了多视角的解读，还有少量研究开展了教师教育实践的探究(N=5, 3.07%)。
表5 课堂教学视频分析的研究主题
1. 教学要素的研究
在本主题中，探究教学手段的研究居于首位，其次是教学行为与教学内容的探究。
(1) 教学手段的分析
教学手段是师生赖以进行教学活动的媒体和工具，显露出教学主体对教学活动的理解与掌握水平。[36]首先，研究集中于对教师语言的分析，侧重于教师课堂话语特征、教师课堂提问以及教师课堂反馈等方面。其一为根据不同学科特点对教师课堂的话语分析，涵括了双语教师、三语教师的母语使用、英语语用能力和会话中的修正结构能力等方面，如吴白音那分析了英、汉、蒙三语教师的课堂语转码类型，发现汉语在教学中发挥主要作用、教师对英语目标语使用量较小的[37]。其二为教师的课堂提问分析，包括教师提问行为、提问类型以及教师提问现状等方面。早期研究关注教师提问形式、提问频次和等待学生应答时间等，如叶立军等人对专家型数学教师提问行为的研究，结果显示教师的“补充性提问”比重最大，专家型教师善用发散性和评价性提问[38]。后期研究逐渐关注教师提问的内涵与认知水平，如于国文等人从研究对象、提问内容和提问水平等方面建立了数学课堂教师提问的评价体系[39]。其三为课堂反馈逐渐受到重视，如李娜等人基于学生回答的反馈类型探究了课堂教学的成效[40]。其次是教师非语言形式的教学手段和教师教学媒体应用能力研究，如孙众等人对英语教师技术应用的研究发现，能力较强的教师善于运用技术支持学生的语言学习活动，能力不强的教师多把技术用于叙述层面[41]。
(2) 教学行为与教学内容的分析
教学行为指在教学组织与实施过程中教师“教”和学生“学”的行为，包括教师的引导行为、练习指导行为和启发性行为等，如曹一鸣等人对教师启发式教学行为进行分析，发现教师采用了构建“脚手架”、及时评价等启发性教学策略[42]。在学生行为的研究中，仅有3篇文献探究学生的课堂参与和学习投入情况，如黄治虎等人使用FIAS、S-T分析法和学习投入状态实时监测技术，获取学生学习投入情况的数据[43]。在教学内容方面，主要探究教师教学过程中对相关专业知识的应用情况，如教师的信息技术使用现状、教师融合技术的学科教学知识(Technological Pedagogical Content Knowledge，简称TPACK)的现状分析、教师策略性知识等方面。如曹彬彬等人对化学教师的隐性知识进行探究，发现优秀的教师善于引导学生寻找新旧知识的关联和运用类比学习思想进行教学启发。[44]
2. 教学关系的分析
教学关系的分析着重探究课堂教学活动中师生交往形态，此类研究多采用不同的编码体系分析师生互动。早期多探究不同学科背景下师生的互动行为特征，如潘亦宁等人基于FIAS对6节初中数学课上的师生互动情况进行研究，发现师生互动是教师主导下的形式互动[45]，类似的研究是基于浅表行为研究课堂教学的典型样例[46]。随着智慧教室、翻转课堂的兴起，研究多探究此背景下师生互动的变化，如黄涛燕对翻转式课堂与传统地理课堂的师生互动进行比较，发现传统课堂倾向以教师为主导，翻转课堂强调学生的主体地位，但易导致学生学习效果两极分化[47]。在课堂师生的对话分析这一方面，多参照TIMSS录像研究框架探究师生话语对话的话语量、课堂沉寂频次与持续时间及课堂氛围活跃度等维度，以研究师生的对话效果，如王文洁等人的研究发现课堂师生对话较为频繁，但师生对话在认知水平、对话结构、师生话语权等方面存在巨大差异[48]，赵冬臣等人的研究也得到类似结论[49]。
3. 教学结构的分析
该主题是对整个课堂、各教学环节或课堂典型片段进行分析，如秦晓文等人对7节初中物理课进行分析，发现课堂中教学目标与教学内容的一致性较差，课堂呈现出以教师主导型为主的特点[50];管珏琪等人根据教学结构序列对智慧教室下的课堂教学结构进行分析，结果显示课堂呈现出明显的低结构教学特征，并提出从低结构到高结构序列学习效果优于纯高结构教学的观点[51]。此外，“教学切片”在教学结构的分析中逐渐受到关注，这一概念借鉴了生物学和医学的切片概念，将搜集到的教师课堂教学活动分解为若干教学片段，从中提取出具有典型价值的片段进行分析[52]，如潘杨福等人分析了教师课堂重难点突破的教学片段，发现了教师重难点处理的优势与不足之处[53]。
4. 教师教育的分析
教师教育包含养成、新任研修和在职研修三个连续体，是教师培养和教师培训的统称，也是实现教师专业发展的路径。[54]本主题的教师教育是指教师在职研修阶段通过运用视频分析法提升专业能力的实践研究，主题下的5项研究分别基于教师互助小组、教师培训和教师学习等项目进行实践设计，比较教师参与项目前后的教学知识与能力变化。如张莉等人探究混合式研修项目对教师实践性知识的促进效果[55];王陆等人对教师在线实践社区(TOPIC)进行研究，发现该社区改变了教师的专业学习模式，并促进了教师策略性知识的发展[56]。
综上所述，我国课堂教学视频分析的研究主题涵括了宏观的课堂结构、中观的教师教学行为及微观的教师话语分析，研究多集中于教师的“教”，包括教师的教学手段、教师行为、教师教学知识掌握度以及教师在职研修的成长项目等方面，以教师教学和专业发展为主要关注点。相比之下，对学生“学”的研究呈现内隐性特点，仅有少数研究以学生为主体，但未能直观体现学生的课堂参与和知识建构过程，学生回答的正确性、回答的层次性以及学生的合作探究过程等方面无法通过对教师的课堂提问量表完全展现出来。这与夏雪梅等人的研究一致，该研究发现有2/3以上的课堂视频中没有较好地表现出以学为中心的特征[57]。事实上，纵使以教师为中心的分析拥有完善的工具、详尽的观察维度，缺少了对学生主体的分析，便难以全面准确地描述课堂的复杂性、差异性和多样性。
本研究对2010—2020年我国课堂教学视频分析的163项实证研究进行分析，研究结论如下：
(1)国内近十年来课堂教学视频分析的研究热度不减。(2)研究学段和学科分布广泛，研究所用课例数主要在3节以下。(3)研究以单一视频为主要的数据来源，数据分析以简单量化描述为主。(4)研究的分析工具与技术以特定条件下的编码和基于编码标准的量表为主，生理反应测量方法应用有限。(5)研究以现象学、民族志和图像志为主要的方法论视角，视频分析开始从工具取向转向理论取向。(6)研究主题着重探究教师“教”，忽视学生“学”和教学合一的主题分析。基于此，提出课堂教学视频分析研究的若干建议。
(一) 注重课堂教学视频分析数据的多元化
本研究发现，课堂视频的数据类型以单个视频、单节课为主，缺少持续性和多样化资料。虽然视频记录了大多数的课堂互动，但并非所有的课堂内容都可捕捉到，故而要注重数据采集的多样性，额外的数据能更好地保证课堂的真实性与准确性[58]。此外，随着人工智能的迅猛发展与智慧校园、智慧教室等智能化课堂的出现，挖掘新数字时代下课堂教学的教学规律将是研究热点。[59]因此，未来研究应收集课堂观察、问卷调查以及访谈等多元化资料，并在有条件的前提下开展相对长期的研究。此外，也应利用好大数据和人工智能化资源，获取大规模数据资料进行横纵分析，使研究场域朝纵深化发展。[60]
(二) 注重研究信效度与伦理问题
由前文分析可知，共有71篇文献使用特定条件下的量表进行分析。为使研究结论更加严谨，通常需进行量表的评分者信度评定[61]，但研究未发现有文献报告自身研究的评分者内信度和评分者间信度。此外，研究伦理问题亦应纳入研究的考虑范围。随着大量视频数据的收集和共享，极易存在参与人员的自我暴露问题。遗憾的是，本研究亦未发现有研究明确呈现自身研究的伦理性证据。因而，研究者们应重视研究的信效度检验，在后续研究中汇报评分者信度，或采用三角互证方式进行检验。同时，应加强研究的伦理与信息安全意识，保证被采集数据的当事人拥有知情权、退出权;研究者在获得数据后也要采取多方保障手段防止外泄，并在研究中发布脱敏后的数据和呈现研究的伦理性证据[62]。
(三) 注重课堂视频分析工具与技术的质性化和跨学科融合
由前文可知，课堂教学视频数据多依据特定条件进行测量分析，数据分析以量化描述分析为主。此类方法虽对获取教师课堂教学有了客观化指标，但有研究认为量化的框架分析脱离课堂情境，“教师在课堂上共提出了多少个开放式问题”“课堂的氛围不够民主”等结论很难让读者进一步探究课堂[63]。为深入理解课堂，须将目光投向整个教学系统，探究课堂发生了什么与怎样发生的[64]。现象学、图像民族志以及互动分析方法论视角下的视频分析将是进行课堂“深描”的好路径。通过情境分析，可对课堂主体的语言、非言语表达的关系和互动过程进行细微化描述[65];通过文件阐释法可对图像中特定序列隐含着的师生互动惯习进行分析，关注视频图像如何引导并建构主体行为的新思路。基于此，后续研究可强调对课堂整体的情境分析，加强对现象学、民族志以及图像学等多元化研究范式的探索运用，力求呈现课堂教学的整体和动态过程[66]。
此外，教育与计算机科学、脑科学与神经科学等学科逐渐融合，采用多模态数据解释课堂教学或将成为必然[67]。但本研究发现仅有2篇研究采用新兴的生理反应测量分析。因此，研究者可在传统测量类型的基础上融入眼动、脑电波和面部表情等数据;也可尝试使用计算机科学手段，如使用机器学习的方式采集、自动标注课堂对话编码或使用网络关系分析探究对话发展的规律[68]，发挥好新技术与课堂教学的交叉作用，为分析课堂教学的规律提供新视角。
(四) 注重教学合一的整体化分析
我国课堂视频分析的研究多为“教师优先”的思路，以教师的“教”为主要分析点，重点关注教师的语言占比率、教师信息技术使用现状与教师教学手段等方面，相比之下，较少看到学生的身影，未直观体现学生的课堂参与和知识建构，呈现出一定的“去学生性”“去学习性”，存在教与学分离的问题。因此，研究者应注重实现对“教学”(即师生双方)的分析，转变“以教为主”的研究方式，构建科学化、学生主体化的课堂教学视频分析编码，转向学生学习的质量评价，从而达到教学合一的目的。如参考全球教学洞察项目(Global Teaching Insight Video Study，简称GTI)的编码体系，该项目是TIMSS 1999视频研究项目的延续，其课堂观察编码体系包含了教师和学生的行为，并对学生的课堂参与水平有更精细化的测量，达成了对教学过程整合化测量与评价的目标，使课堂观察的颗粒度更大化、更精细化[69][70]
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